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DOSSIER Primo piano 28 Novembre - Dicembre 2021 n Automazione e Strumentazione Fin dalla prima rivoluzione industriale, la possibilità di controllo dei processi produttivi è stato uno degli obiettivi prioritari della ricerca e dell’innovazione tec- nologica: dai primi regolatori di fine Settecento, agli ottocenteschi servomotori, ai Plc del secolo scorso, lo sviluppo dei sistemi di produzione è contrassegnato dall’evoluzione di metodi, apparecchiature, sistemi in grado di tenere sotto controllo i parametri e di orien- tare il comportamento di componenti e macchine al fine di ottimizzare i processi, di aumentare la produt- tività e di migliorare le condizioni operative. L’ultima tappa di questa evoluzione vede entrare in campo in misura rilevante l’Intelligenza Artificiale (AI) che, nelle sue varie declinazioni, si presenta come lo strumento ideale per trarre tutti i vantaggi dalla digitalizzazione che nel frattempo ha mutato radicalmente lo scenario dell’industria dei servizi così come di tutta l’organizzazione sociale. Sia in ambito manifatturiero, sia nei processi di pro- duzione continui, le unità di controllo e gli strumenti di misura sono la mente e gli organi di senso del sistema automatico. Le tecnologie di intelligenza arti- ficiale, grazie alle reti neurali con il Deep Learning e ai sistemi esperti con i motori inferenziali, hanno cam- biato il modo in cui le macchie eseguono i comandi, mentre la moderna sensoristica, soprattutto con i sensori intelligenti e la visione artificiale, ha cam- biato definitivamente le modalità di interazione tra la macchina e il mondo fisico. Di questa svolta epocale, alla quale l’industria sembra essere vicina, si parlerà nel webinar “Controllo e misura nell’era dell’Intelli- genza Artificiale”, in programma il 28 gennaio 2022 nell’ambito di ProgettistaPiù , il primo convegno digitale sui sistemi e componenti per la progettazione industriale, organizzato da Quine e TraceParts. L’Intelligenza Artificiale (AI) è la scienza che con- sente alle macchine di imparare, valutare e prendere decisioni. In un contesto in cui le tecnologie stanno diventando sempre più complesse, la domanda di Intelligenza Artificiale sta crescendo proprio a motivo della sua capacità di risolvere problemi complessi con risorse umane limitate ed entro tempi limitati. Come ha sottolineato Sarmah S. Shekhar su Research Review Journals , “l’AI assume le capacità di fornire le competenze tecniche e può amplificare le competenze per imparare e sviluppare nuovi metodi e applicazioni. Ci sono grandi avanzamenti nel campo del riconosci- mento delle immagini grazie al Machine Learning (ML) unitamente ai progressi nei Big Data e nelle Unità di elaborazione grafica (GPU). Un sistema di Intelligenza Artificiale è costituito da un agente e dal suo ambiente: un agente come un umano o un robot identifica l’ambiente attraverso sensori e attuatori; utilizza un metodo identificato nella ricerca e corri- spondenza di pattern, in cui il computer è incaricato di cercare la base di conoscenza a seguito della cor- A FIL DI RETE www.progettistapiu.it www.hpe.com info.omron.com new.siemens.com www.mitsubishielectric.com digital.festo.com CONVERGENZA TRA AUTOMAZIONE E AI NELL’INTELLIGENT ROBOTIC PROCESS AUTOMATION Intelligenza Artificiale nel controllo L’Intelligenza Artificiale (AI) sta cambiando le tecnologie utilizzate per la realizzazione dei prodotti e per la gestione degli impianti di produzione. Gli algoritmi e le tecniche di AI consentono una riduzione di tempi e costi e un incremento di produttività e qualità. I primi esempi di prodotti e servizi progettati, realizzati e gestiti ricorrendo al Machine Learning, al Machine Vision e al Deep Learning. Mario Gargantini L’intelligenza artificiale sta prendendo piede nell’industria, grazie alle applicazioni delle reti neurali, come il Machine Learning, e alla disponibilità di hardware paralleli, come quelli basati su GPU